Gradient Descent ist ein
Optimierungsalgorithmus, der verwendet wird, um die Gewichte in einem neuronalen
Netzwerk oder einem anderen maschinellen Lernmodell anzupassen. Der Algorithmus
nutzt den Gradienten der Verlustfunktion, um die Richtung zu bestimmen, in der
die Gewichte angepasst werden sollen. Durch die wiederholte Anwendung von
Gradient Descent können die Gewichte so angepasst werden, dass die
Verlustfunktion minimiert wird und das Modell bessere Vorhersagen macht.
